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Multi-Agent
Multi-Agent bezeichnet eine Architektur, in der mehrere spezialisierte KI-Agenten zusammenarbeiten — ein Router entscheidet, wer übernimmt, und sie übergeben Aufgaben sauber untereinander.
Im Detail
Statt eines „Mega-Agenten“, der alles können soll, bauen wir kleine, fokussierte Agenten. Vorteile:
- Bessere Qualität pro Agent (kleinerer Kontext, klarere Persona)
- Einfacher zu testen (jeder Agent isoliert)
- Unabhängig optimierbar (Support-Agent kann mit anderem Modell laufen als Sales-Agent)
- Saubere Eskalation zu menschlichen Mitarbeitern
Wir nutzen meist: Router-Agent (erkennt Intent) → spezialisierte Agenten (Support, Sales, Ops) → Tools.
Beispiel
User schreibt „Ich überlege Pro-Paket, aber wo ist meine letzte Rechnung?“ — Router erkennt: zuerst Sales-Agent (Pro-Paket), dann Ops-Agent (Rechnung). Beide antworten koordiniert in einer Nachricht.
Verwandte Begriffe
- EmbeddingEin Embedding ist eine Zahlen-Repräsentation eines Texts (oder Bildes) in einem hochdimensionalen Raum, in dem ähnliche Inhalte nah beieinander liegen — die Grundlage für semantische Suche und RAG.
- RAGRAG (Retrieval-Augmented Generation) ist ein Verfahren, bei dem das Sprachmodell vor jeder Antwort relevante Dokumente aus Ihrer Wissensbasis sucht und diese als Grundlage für die Antwort nutzt — so antwortet der Agent immer aktuell und mit Quellenangabe.
- Tool UseTool Use (oder Function Calling) ist die Fähigkeit eines Sprachmodells, externe Funktionen mit strukturierten Argumenten aufzurufen — z.B. eine API, eine Datenbank-Abfrage oder einen Skill.